Falls Ihr Unternehmen irgendeine Verbindung zu Big Data hat, sind Sie möglicherweise bereits mit dem Konzept der Datenmodellierung vertraut. Sowohl der Aufbau neuer Datenbanken als auch die Entwicklung einer gesamten IT-Strategie können vom Einsatz von Datenmodellierungstools profitieren. Außerdem ermöglichen uns Datenmodellierungstools, den Aufbau von Datenstrukturen, die Organisation von Daten und die Beziehungen, die wir zwischen ihnen sehen, zur Unterstützung von Geschäftsaktivitäten visuell darzustellen. In diesem Artikel besprechen wir die besten Datenmodellierungstools, Datenmodellierungstools für Microsoft und den Freeware-SQL-Server.
Zunächst erhalten wir einen Überblick über die Datenmodellierung im Allgemeinen und befassen uns dann mit den spezifischen Datenmodellierungstools.
Was ist Datenmodellierung?
Unter Datenmodellierung versteht man die Entwicklung einer visuellen Darstellung eines gesamten Informationssystems oder bestimmter Komponenten davon, um Verknüpfungen zwischen verschiedenen Datenpunkten und Organisationsstrukturen zu vermitteln. Ziel ist es, die verschiedenen Formen von Daten zu erläutern, die im System verwendet und gespeichert werden, die Verbindungen zwischen verschiedenen Datenkategorien, die verschiedenen Arten, wie Daten kategorisiert und organisiert werden können, sowie ihre Formate und Funktionen.
Bei der Datenmodellierung stehen die Anforderungen eines Unternehmens im Vordergrund. Stakeholder im Unternehmen liefern im Vorfeld Beiträge zur Festlegung von Regeln und Anforderungen, die bei der Entwicklung eines neuen Systems oder der Verfeinerung eines bestehenden Systems verwendet werden.
Es gibt verschiedene Arten von Datenmodellen. Der erste Schritt besteht darin, Stakeholder und Endbenutzer nach Informationen zu Geschäftsanforderungen zu befragen. Anschließend wird das konkrete Datenbankdesign formuliert, indem diese Geschäftsprinzipien in Datenstrukturen übersetzt werden. Datenmodelle ähneln Blaupausen oder Straßenkarten, da es sich um formale Grafiken handelt, die ein komplexes Thema erklären.
Die Datenmodellierung nutzt vordefinierte Standards und strenge Methoden. Dies ermöglicht einen standardisierten, konsistenten und vorhersehbaren Ansatz für die Einrichtung und Verwaltung von Datenressourcen auf jeder Ebene einer Organisation.
In einer perfekten Welt wären Datenmodelle lebende Dokumente, die mit dem Unternehmen wuchsen und sich veränderten. Sie sind in den Bereichen Geschäftsprozessunterstützung und IT-Architektur- und Strategieentwicklung von entscheidender Bedeutung. Anbieter, Partner und Branchenkollegen können alle vom Zugriff auf gemeinsame Datenmodelle profitieren.
Was sind die 5 grundlegenden Datenmodellierungstechniken?
Die Datenmodellierung ist eine visuelle Darstellung der internen Datenstruktur der Datenbank. Die Datenmodellierung hilft sowohl beim Verständnis von Daten als auch bei der Verwendung von Daten zur Erstellung von Vorhersagen.
Im Programm können Sie physische Objekte auf vielfältige Weise modellieren. Es gibt viele verschiedene Arten von Datenmodellen, aber die am weitesten verbreiteten sind hierarchische, relationale, UML-, Entitätsbeziehungs-, objektorientierte und dimensionale.
#1. Hierarchisches Modell
Die Daten in diesem Modell erscheinen in Form eines Baumes mit einem einzelnen Knoten in der Mitte. Die grundlegende Hierarchie in diesem Modell beginnt an der Wurzel und verzweigt sich wie ein Baum mit untergeordneten Knoten, die sich wieder verzweigen. Während jeder untergeordnete Knoten in diesem Paradigma nur einen Elternknoten hat, kann ein Elternknoten mehrere Nachkommen haben.
Dieses Datenmodell speichert Informationen in einer Baumstruktur. Wenn also auf Informationen zugegriffen wird, muss der gesamte Baum durchlaufen werden, beginnend bei der Wurzel. Im hierarchischen Modell gibt es eine Eins-zu-viele-Zuordnung zwischen Datentypen. Darüber hinaus speichert die Datenbank alle Informationen und stellt Verbindungen zwischen Datensätzen her.
#2. Dimensionsdatenmodell
Business-Intelligence- (BI) und Online-Analytical-Processing-Systeme (OLAP) basieren auf dimensionalen Datenmodellen als Rückgrat. Diese Modelle werden am häufigsten bei großen Datenbanken verwendet, die historische Transaktionsinformationen speichern, können aber bei jeder Datengröße verwendet werden.
In dimensionalen Datenmodellen wird häufig auf mehrere Strukturen wie Faktentabellen, Dimensionstabellen und Nachschlagetabellen verwiesen. Die dimensionale Modellierung ist das Rückgrat sowohl von Online-Transaktionsverarbeitungssystemen (OLTP) als auch von Enterprise Data Warehouses (EDW).
Das Hauptziel eines dimensionalen Modells besteht darin, die schnelle Entdeckung von Antworten auf Bedenken hinsichtlich Unternehmensprognosen, Verbrauchstrends und verwandten Themen zu erleichtern. Mithilfe der dimensionalen Modellierung kann das Business-Intelligence-Reporting weniger chaotisch werden. Darüber hinaus können Benutzer effizienter zusammenarbeiten und Entscheidungen treffen, indem sie Daten zwischen Teams und Abteilungen austauschen.
#3. Relationales Modell
In diesem Datenmodell dienen die Datentabellen dazu, eine Reihe von Elementen in Beziehungen zusammenzustellen. Dieses Paradigma verwendet verknüpfte Tabellen, um Zusammenhänge und Informationen darzustellen. Darüber hinaus verfügt die Tabelle sowohl über Zeilen als auch über Spalten. Erstere spiegeln die Datensätze der Entität wider, während letztere die Attribute der Entität angeben. Um jeden Eintrag in der Tabelle eindeutig zu identifizieren, nutzt diese Datenarchitektur verschiedene Primärschlüssel. Um an die Informationen zu gelangen, wird SQL (Structured Query Language) verwendet. Im relationalen Datenmodell fungiert der Primärschlüssel als Rückgrat des Systems. Das bedeutet auch, dass der Datensatz nur eindeutige Einträge enthalten darf.
Es sollten keine Abweichungen in der Datentabelle vorhanden sein, die beim Datenabruf zu Problemen führen könnten. Datenduplizierung, unzureichende Daten und ungeeignete Verknüpfungen zur Datenverbindung stellen ebenfalls eine Herausforderung für das relationale Datenmodell dar.
#4. Netzwerkmodell
Das Netzwerkmodell ist ein Datenbankmodell, das einen anpassungsfähigen Ansatz zur Darstellung von Dingen und den Verbindungen zwischen ihnen verfolgt. Vorlagen spielen eine entscheidende Rolle im Netzwerkdatenmodell, das die Form eines Diagramms annimmt, in dem Kanten Beziehungen und Knoten Elemente darstellen. Der grundlegendste Unterschied zwischen einem hierarchischen Datenmodell und einem Netzwerkdatenmodell ist die Art und Weise, wie die Daten dargestellt werden. Im ersteren Fall werden die Daten in einer hierarchischen Struktur bereitgestellt, während im letzteren Fall die Daten in einem Diagramm angezeigt werden.
Darüber hinaus besteht einer der Vorteile eines Netzwerkmodells darin, dass es eine Darstellung der grundlegenden Verbindungen zwischen Knoten enthält. In diesem Datenmodell sind Eins-zu-Eins-, Viele-zu-Viele-Beziehungen usw. möglich. Im Vergleich zu anderen Datenmodellen, beispielsweise dem hierarchischen Modell, erleichtern hierarchische Datenmodelle den Datenzugriff.
Aufgrund der inhärenten Interaktion zwischen ihnen besteht immer eine Verbindung zwischen den übergeordneten und untergeordneten Knoten. Darüber hinaus sind die Informationen nicht vom anderen Knoten abhängig. Die Unfähigkeit dieses Modells, sich an neue Umstände anzupassen, stellt eine große Einschränkung dar. Um wesentliche Anpassungen vorzunehmen, wäre ein kompletter Systemneuaufbau erforderlich, der arbeitsintensiv und zeitaufwändig wäre. Darüber hinaus ist es eine Herausforderung, Daten in dieser Architektur zu verwalten, da jeder Datensatz über ein Netz von Links mit den anderen verknüpft ist.
#5. Entity-Relationship (ER)-Datenmodell
Mithilfe des Entity-Relationship-Modells (ER) können Sie Ihre Daten übersichtlich ausdrücken. Das ER-Modell klassifiziert die Informationen wie folgt:
- Entitäten. Ihre aktuellen Objekte, Verfahren oder theoretischen Rahmenbedingungen. Kunden, Waren und Umsatz sind Beispiele für Entitäten.
- Beziehungen. Die Beziehungen zwischen Dingen. Diese Verbindungen können zwischen zwei Personen oder zwischen mehreren Personen bestehen.
- Attribute. Informationen, die etwas oder etwas anderes charakterisieren. Zur Veranschaulichung: Der Name eines Produkts ist ein Attribut.
Bevor Sie ein zuverlässiges ER-Modell erstellen können, müssen Sie die Abläufe in Ihrem Unternehmen und die Informationsbedürfnisse Ihrer Endbenutzer genau kennen.
Darüber hinaus zeigt das Entity Relationship (ER)-Diagramm die Verbindungen zwischen Ihren Daten und den Prozessen, die die Datenbank verarbeiten können muss. Es zeigt auch die miteinander verbundene Natur dieser verschiedenen Datensätze. Ein Datenmodelldiagramm ist eine visuelle Darstellung der zugrunde liegenden Datenmodellstruktur, die eine effektive und effiziente Kommunikation detaillierter Informationen erleichtert.
Arten von Datenmodellen
Das Entwerfen einer Datenbank oder eines Informationssystems unterscheidet sich nicht vom Entwerfen anderer Dinge. Es beginnt auf einer hohen Abstraktionsebene und wird im Verlauf des Prozesses immer detaillierter. Im Allgemeinen gibt es drei Arten von Datenmodellen, jedes mit seinem eigenen Abstraktionsniveau. Der Prozess beginnt mit einem konzeptionellen Modell, geht dann zu einem logischen Modell über und endet schließlich mit einem physischen Modell. Im Folgenden gehen wir näher auf jede Art von Datenmodell ein:
#1. Physische Datenmodelle
Sie beschreiben das Format der Datenbank, in der die Daten gespeichert werden. Dies macht sie zum am wenigsten ätherischen Konzept, das möglich ist. Sie bieten einen vollständigen Plan, der als relationale Datenbank implementiert werden kann, komplett mit assoziativen Tabellen, die die Beziehungen zwischen Entitäten und den Primärschlüsseln und Fremdschlüsseln darstellen, die verwendet werden, um diese Beziehungen stabil zu halten. Um die Leistung zu optimieren, können physische Datenmodelle DBMS-spezifische Merkmale integrieren.
#2. Konzeptionelle Datenmodelle
Sie bieten einen Überblick über den Inhalt, die Struktur und die geltenden Geschäftsregeln des Systems. Sie werden auch als Domänenmodelle bezeichnet. Die Erstellung eines konzeptionellen Modells ist ein häufiger Schritt bei der Definition des Umfangs eines Projekts. Beispiele für solche Spezifikationen sind Entitätsklassen (die die Arten von Elementen identifizieren, deren Darstellung im Datenmodell für das Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist), ihre Attribute und Einschränkungen, die Beziehungen zwischen ihnen sowie geltende Sicherheits- und Datenintegritätsanforderungen. In den meisten Fällen ist die Notation einfach.
#3. Logisches Datenmodell
Tabellen, Spalten und ihre Beziehungen (über Fremdschlüssel) sowie die Verbindungen zwischen ihnen werden in diesem Modell abgebildet. Identifizierte Entitäten und ihre jeweiligen Merkmale werden dargelegt. Im Gegensatz zu physischen Datenmodellen, die an bestimmte Datenbanken oder Dateiformate gebunden sind, sind logische Datenmodelle überall einsetzbar. XML- und JSON-Dateien sowie relationale, spaltenorientierte, mehrdimensionale und NoSQL-Datenbanken sind allesamt praktikable Implementierungen.
Datenmodellierungsprozess
Datenmodellierung ist eine akademische Disziplin, die betont, wie wichtig es ist, die eigenen Datenmanagementpraktiken zu hinterfragen. Allerdings folgen unterschiedliche Datenmodellierungsansätze unterschiedlichen Konventionen hinsichtlich der verwendeten Datensymbole, der Struktur von Modellen und der Kommunikation von Geschäftsanforderungen. Alle Methoden bieten strukturierte Arbeitsabläufe oder eine Reihe von Schritten, die im Laufe der Zeit in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden müssen. Diese Prozesse laufen häufig wie folgt ab:
#1. Definieren Sie eine Entität
Der erste Schritt im Datenmodellierungsprozess besteht darin, herauszufinden, welche Entitäten, Prozesse und Ideen in einem Datensatz modelliert werden. Alle Teile müssen richtig zusammenpassen und für sich genommen einen Sinn ergeben.
#2. Identifizieren Sie kritische Merkmale jeder Entität
Um eine Sache von einer anderen Sache desselben Typs zu unterscheiden, müssen wir uns ihre Eigenschaften ansehen. Die Entität „Adresse“ kann die vollständige Straßenadresse, einschließlich Querstraßen, sowie die Stadt, das Bundesland und das Land sowie die Postleitzahl enthalten. Außerdem kann die Entität „Kunde“ den Vor- und Nachnamen, die Telefonnummer und die Berufsbezeichnung enthalten.
#3. Finden Sie die Verbindungen zwischen Entitäten
Der erste Entwurf des Datenmodells definiert die Verbindungen zwischen Dingen und ihre Funktionsweise. Im oben genannten Szenario wohnt jeder Kunde „an der Adresse“. Wenn dem Modell die Entität „Bestellung“ hinzugefügt wird, erfolgen alle Lieferungen und Zahlungen an den angegebenen Standort. Zur Dokumentation dieser gegenseitigen Abhängigkeiten wird häufig die Unified Modeling Language (UML) verwendet.
#4. Zuordnen von Eigenschaften zu Entitäten
Dadurch kann das Modell die Art und Weise, wie das Unternehmen Daten nutzt, genau darstellen. Es gibt mehrere gängige formale Muster für die Modellierung von Daten. Analysemuster und Entwurfsmuster sind gängige Werkzeuge für objektorientierte Programmierer, während andere Muster von Beteiligten in verschiedenen Teilen eines Unternehmens verwendet werden können.
#5. Reduzieren Sie doppelte Leistungsvoraussetzungen
Schlüssel sind numerische IDs, die Datensätzen zugewiesen werden, um Verknüpfungen zwischen Modellen auszudrücken, ohne die Daten zu duplizieren. Normalisierung ist eine Technik zum Organisieren von Datenmodellen (und den Datenbanken, die sie darstellen). Um doppelte Daten in einer Tabelle mit Kundennamen zu vermeiden, ist es möglich, jedem Kunden einen Schlüssel zuzuweisen und ihn mit seiner Adresse und Bestellhistorie zu verknüpfen. Durch die Normalisierung verringert sich häufig der Speicherplatzbedarf der Datenbank auf der Festplatte, sie kann jedoch die Abfrageleistung verlangsamen.
#6. Vervollständigung und Überprüfung des Datenmodells
Um mit den sich ständig weiterentwickelnden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten, muss die Datenmodellierung ein iterativer Prozess sein.
Was sind die Vorteile der Datenmodellierung?
Die Datenmodellierung ist ein entscheidender Teil des Softwareentwicklungslebenszyklus, da sie dabei hilft, die Struktur der Datenbank zu definieren, auf der die Anwendung aufgebaut wird.
Außerdem ermöglicht Ihnen die Datenmodellierung, potenzielle Verbindungen zwischen Datenelementen herzustellen, was wiederum die Arten von Abfragen bestimmt, die an den modellierten Daten durchgeführt werden können.
Die Ausrichtung von Geschäftszielen auf technologische Ziele wird durch Datenmodellierung erleichtert, die wiederum durch die Geschäftsarchitektur (das Datenmodell einer Organisation) unterstützt wird. Zu den unterstützenden Teilen der Geschäftsarchitektur, die von Datenmodellen profitieren, gehören Data Governance, Business Intelligence und Anwendungsarchitekturen.
Ohne ein anfängliches Datenmodell besteht die Gefahr, dass ein System erstellt wird, das nicht für die Zielgruppe geeignet ist. Zu den vielen Vorteilen, die Ihre Anwendungen aus einem gut gestalteten Datenmodell ziehen, gehören die folgenden.
#1. Überlegene Softwareanwendungen
Der offensichtlichste Vorteil der Datenmodellierung besteht darin, dass sie zu qualitativ besserer Software führt, die stabiler ist und weniger Wartung erfordert.
Wenn Sie bei der Entwicklung von Anwendungen keine Datenmodellierungstechniken verwenden (und das ist ein großes Problem), passiert Folgendes:
- Sie speichern unverarbeitete Daten des Benutzers in Variablen.
- Nachdem der Code die Werte dieser Variablen geändert hat, dienen sie dazu, weitere Variablen zu füllen.
- Und so weiter, bis Sie sich in einer Ecke eingenistet haben und nicht mehr herauskommen.
Darüber hinaus macht es keinen Unterschied, ob Ihr Unternehmen groß oder klein ist. Ohne die richtige Planung und Struktur führt die Softwareentwicklung unweigerlich zu Spaghetti-Code. Ihr Code wird ein verwirrendes Durcheinander sein, wenn Sie sich entscheiden, Änderungen vorzunehmen oder neue Funktionen hinzuzufügen.
#2. Weniger Geld- und Zeitaufwand für die Entwicklung von Apps
Eine schlechte Datenmodellierung zu Beginn einer neuen App-Erstellung erhöht die Entwicklungszeit und -kosten. Ohne ein Datenmodell muss Ihr Team die Datenbankstruktur manuell codieren und Zeit damit verbringen, Benutzeranforderungen zu erfassen.
Wenn Sie über ein Datenmodell verfügen, ist das Hinzufügen neuer Tabellen und Ansichten ein Kinderspiel. Sie können dies tun, indem Sie sie einfach dort hinzufügen. Wenn Sie feststellen, dass Sie Ihrer Anwendung eine Tabelle hinzufügen oder Änderungen an einer vorhandenen vornehmen müssen, können Sie dies ganz einfach tun, indem Sie Ihr Datenmodell ändern.
Ohne ein Datenmodell muss Ihr Team sowohl die Datenbank als auch den Code manuell ändern. Wenn Sie während des gesamten Programms Änderungen vornehmen müssen, kann dies lange dauern und viel Geld kosten.
#3. Probleme und Fehler in den Daten werden schnell erkannt
Datenprobleme und Ungenauigkeiten werden manchmal erst nach Beginn des Verfahrens aufgedeckt. Jemand, der beispielsweise einen Kauf tätigen möchte, sieht möglicherweise die Fehlermeldung „Ungültige Daten“. Im vorliegenden Fall lagen von vornherein falsche Informationen vor. Der Prozess kann in einem Labor oder auf einem Testserver getestet werden, die Fehler werden jedoch erst gefunden, wenn das System in Produktion geht.
Je früher Sie jedoch ein Problem mit Ihren Daten erkennen, desto eher können Sie es beheben, bevor es negative Auswirkungen auf Ihre Benutzer hat.
Datenmodellierung ist weit verbreitet, da sie ein detailliertes Bild davon liefert, wie Kunden mit einem Unternehmen interagieren, bis hin zu den Bereichen, die sie besuchen, und der Häufigkeit, mit der sie dies tun. Dieses Verständnis ist entscheidend für die Identifizierung von Problembereichen und die Entscheidung, wie diese behoben werden können. Regelmäßige Datenmodell-Audits können sicherstellen, dass Ihr Datenmodell jederzeit benutzer- und zielorientiert bleibt.
#4. Verbesserungen der Anwendungsgeschwindigkeit
Die Datenmodellierung hat verschiedene Verwendungszwecke, einer davon ist die Kostensenkung. Obwohl dies unerlässlich ist, liegt der wahre Wert der Datenmodellierung in den Verbesserungen, die sie für die Geschwindigkeit und Effizienz Ihrer Anwendung mit sich bringen kann.
Aufgrund ihres strategischen Charakters ist die Datenmodellierung entscheidend für die Effizienz einer Anwendung im Hinblick auf die Art und Weise, wie sie Daten verarbeitet. Programmierer wissen, welche Daten warum und wo im Speicher gespeichert werden müssen. Mit anderen Worten: Dies ebnet ihnen den Weg, einfach und schnell Funktionen zur Datenbeschaffung zu entwickeln.
Dies unterscheidet sich erheblich von dem chaotischen Ansatz, Daten einfach in Tabellen zu speichern. Um die gewünschten Ergebnisse aus unstrukturierten Tabellen zu erhalten, müssten Entwickler Zeit in die Erstellung komplizierter SQL-Abfragen investieren. Durch die Organisation von Daten in Tabellen können Entwickler sicher sein, dass die Datenbank-Engine die gewünschten Daten ohne weiteren Aufwand finden kann.
Infolge? Anwendungen können mehr Daten verarbeiten, ohne an Leistungsgeschwindigkeit zu verlieren.
#5. Verbessern Sie die Langzeitwartungsdokumentation
Datenmodelle helfen dabei, Geschäftsprozesse und deren Zusammenhänge genauer zu definieren. Wenn sich Informationen zu einem Geschäftsprozess an einem Ort befinden, ist es einfacher, sie im Laufe der Zeit zu erfassen und zu pflegen.
Durch den Einsatz von Datenmodellierung können die Geschäftsanforderungen und die Anwendungsarchitektur besser dokumentiert werden. Wenn es ein zentrales Repository für Anforderungen und Design gibt, können Informationen effektiver geteilt werden. Darüber hinaus ist es einfach, Anpassungen zu erkennen und umzusetzen, die durch neue Anforderungen, Ergänzungen oder Problemkorrekturen erforderlich sind.
Die Datenmodellierung ist ein entscheidender Bestandteil der Softwareentwicklung; Es braucht Zeit und Geschick, aber der Lohn ist es wert.
Was sind Datenmodellierungstools?
Bei Datenmodellierungstools handelt es sich um Software, die die zeitaufwändige Aufgabe, Modelle von Grund auf neu zu erstellen, vereinfacht. Sie verknüpfen die oberen Ebenen der Datenmodelle mit den zugrunde liegenden Informationen.
Datenbankschemata können von den meisten Datenmodellierungstools automatisch generiert werden, und vorhandene Datenbanken können in Modelle umgewandelt werden. Datenmodellierungs-, Diagramm- und Visualisierungstools sind nur einige der vielen Arten von Computer-Aided Software Engineering (CASE)-Lösungen, die heute verfügbar sind.
Darüber hinaus erleichtern Datenmodellierungstools ein effizientes Datenbankdesign und reduzieren menschliche Fehler. Mithilfe dieses Tools kann eine Datendefinitionssprache (Data Definition Language, DDL) entwickelt, eine Hochleistungsdatenbank aufgebaut und Stakeholder mit aufschlussreichen Berichten versorgt werden.
Wenn eine Datenbank effektiv ist, beschleunigt sie Prozesse, verringert die Fehlerquote und erfordert weniger Wartung.
Warum brauchen wir Datenmodellierungstools?
Für die meisten Unternehmen sind ihre Daten ihr wertvollster Besitz. Daher ist die Datenbank, die Sie zur Aufbewahrung dieses Vermögenswerts verwenden, wichtiger denn je.
Datenanalytiker und Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, sie auf verschiedene Arten zu segmentieren, um wichtige strategische Geschäftsentscheidungen zu untermauern. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Daten so organisiert werden, dass sie sowohl der Anwendung, die sie aktiviert, als auch den Daten im Ruhezustand zugute kommen.
Sie müssen nun beide potenziellen Bedürfnisse berücksichtigen.
Unter Datenmodellierung versteht man den Prozess der Definition der Struktur einer Datenbank und der Bestimmung, wie Informationen darin gespeichert werden.
Daher können Sie diese Diagramme und Modelle mithilfe von Datenmodellierungstools erstellen. Wenn ein Datenmodell in einem System verwendet wird, stärkt und unterstützt es die zugrunde liegenden Geschäftsideen, die es repräsentiert.
Die Definition von Entitäten und Verbindungen eines Datenmodells spiegelt die Beschreibung ihrer Elemente und Aktionen einer Organisation wider.
Wie wähle ich die richtigen Datenmodellierungstools aus?
Da die Vielfalt der Datenmodellierungstools zunimmt, kann es schwieriger werden, dasjenige zu finden, das Ihren Anforderungen am besten entspricht. Daher ist es wichtig, Ihren Anwendungsfall anhand der folgenden Kriterien zu bewerten:
#1. Bewerbung und Anforderungen
Bei der Entscheidung für ein Datenmodellierungstool ist dies der wichtigste Faktor. Verschiedene Datenmodellierungstools betonen verschiedene Aspekte der Datenmodellierung. Der erste Schritt zu einer guten Wahl besteht darin, Ihre Geschäftsanforderungen zu Papier zu bringen. Eine Datenbank mit Modellierungsfunktionen wäre ideal für ein Projekt, das nur für einfache Aufgaben ein Datenmodellierungstool benötigt. Dieselbe Technologie wird jedoch den Zwecken der Datenmodellierung nicht nützen, wenn sie den Anforderungen von Unternehmen gerecht werden muss.
#2. Merkmale
Sobald Sie die Anforderungen des Unternehmens verstanden haben, können Sie mit der Bewertung Ihrer Optionen unter den Datenmodellierungstools beginnen. Dazu gehört das Testen der Datenmodellierungstools auf Mehrbenutzerunterstützung und die Prüfung, ob sie UTM oder Use-Case-Modellierung unterstützen. Überprüfen Sie außerdem, ob Daten auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene modelliert werden können. Um Aspekte zu vergleichen und gegenüberzustellen, ist eine Liste erforderlich.
#3. Skalierbarkeit
Die Anforderungen eines Projekts ändern sich im Laufe seiner Entwicklung. Verwenden Sie, wenn möglich, etwas, das Ihnen beim Wachstum helfen kann. Denken Sie über Ihre Bedürfnisse und den Umfang Ihres Datenmodells nach, bevor Sie sich für ein Datenmodellierungstool entscheiden. Bei der Werkzeugauswahl ist es wichtig, an den unmittelbaren Bedarf zu denken.
#4. Integration
Seien Sie vorsichtig bei Datenmodellierungstools, die ein Datenmodell in einem proprietären Format statt in einem Standardformat generieren. Wenn Sie bereits über eine Datenbank oder technologische Infrastruktur und Prozesse verfügen, ist es viel einfacher, die Ergebnisse des von Ihnen gewählten Modellierungstools zu integrieren.
#5. Benutzergemeinschaft
Für jedes Tool gibt es ein Benutzerforum oder eine Community. Machen Sie es bekannt und stellen Sie sicher, dass die Community Ihr Tool liebt und nutzt.
Übersicht über die besten Datenmodellierungstools
Hier sind einige der besten Datenmodellierungstools, die Sie in Betracht ziehen können.
#1. Erwin Datenmodellierer
Datenmodellierung, Visualisierung und Bereitstellung werden mit Erwin Data Modeler einfacher. Erwin Data Modeler kann auch verwendet werden, um Datenmodelle während der Lebensdauer einer Anwendung konsistent und verständlich zu halten.
Aufgrund seines breiten Funktionsumfangs und der Unterstützung für Bereiche wie Business Intelligence, Big Data, groß angelegte Datenintegration, Datenmanagement und Projektmanagement ist es eine erstklassige Wahl.
Eigenschaften
- Agile Software Entwicklung. Ob in der Cloud oder vor Ort – Erwin Data Modeler kann Ihnen bei der Erstellung nützlicher Apps helfen. Definieren Sie Ihre Modelle nach Ihren Wünschen, ob mit NoSQL, Big Data oder einem Hybrid-Design.
- Automatisierung. Durch die Verwendung von Erwin Data Modeler zur schnellen Erstellung von Schemata und Modellen können Sie Ihren Entwicklungsprozess beschleunigen und Fehler reduzieren.
- Einfache Navigation und Steuerung. Mithilfe von Erwin Data Modeler und seiner benutzerfreundlichen Oberfläche können Sie komplexe Datenstrukturen und Geschäftsprozesse problemlos anzeigen.
- Entwerfen im Kreis. Datenbankcode kann mit Erwin Data Modeler geschrieben und rückentwickelt werden, was eine zuverlässigere und produktivere Bereitstellung von Datenstrukturen ermöglicht.
Darüber hinaus können Sie zwischen den Versionen Standard, Workgroup, Navigator oder Safyr von Erwin Data Modeler wählen. Für alle diese Versionen sind Preisangebote auf Anfrage über die Website verfügbar.
#2. DbSchema
DbSchema ist ein Tool zum Entwickeln, Dokumentieren und Bereitstellen von Datenbankschemata.
Aufgrund seines benutzerfreundlichen Designs ist DbSchema eines unserer beliebtesten Datenmodellierungstools. Daher ist DbSchema auch für Benutzer ohne umfassende SQL-Erfahrung zugänglich.
Eigenschaften
- Unabhängiges Datenmodell. Da Schemata unabhängig von der Datenbank sind, können sie problemlos von Teammitgliedern gemeinsam genutzt werden.
- Visueller Editor zur Verwaltung relationaler Daten. DbSchema enthält einen Editor, mit dem verschiedene Tabellen mit Daten gefüllt werden können. Das Zusammenfügen von Tabellen mit Fremdschlüsseln ist so einfach wie Ziehen und Ablegen.
- Eingabequelle. Mit DbSchema können Datenbank-Setups durch die Generierung gefälschter Daten ausgewertet werden.
- Generische Datenbankdiagramme und -berichte. Dynamische Diagramme, UML-Diagramme und andere Berichte können mit dem Report Builder-Tool von DbSchema ganz einfach erstellt werden.
- Automatisierungen. Um Java-Skripte auszuführen, Schemata bereitzustellen, SQL-Skripte auszuführen und HTML5-Dokumentation zu erstellen, verwendet DbSchema eine Java Groovy-Skript-Engine.
- Ein Programm, das Daten lädt. Mit dem Datenlader von DbSchema können Daten aus verschiedenen Quellen importiert werden, darunter XML, XLS, XLSX und CSV.
Darüber hinaus gibt es zwei Editionen von DbSchema: die kostenlose Community-Edition und die kostenpflichtige Pro-Edition. Für die professionelle Version gibt es drei Preisklassen: 98 $ für die akademische Nutzung, 196 $ für die individuelle Nutzung und 294 $ für die geschäftliche Nutzung. Die Lizenzen sind dauerhaft und alle Gebühren sind zum Zeitpunkt des Kaufs fällig.
#3. Archi
Archi ist eine kostengünstige Option für Unternehmensarchitekten und -modellierer. Es ist für viele verschiedene Arten der Analyse, Beschreibung und Visualisierung der Geschäftsarchitektur nützlich.
Es handelt sich um ein Open-Source-Datenmodellierungstool, das auf mehreren Plattformen funktioniert und mit zusätzlichen Modulen erweitert werden kann.
Merkmale:
- Alle ArchiMate-Elemente können schnell in ArchiMate-Ansichten erstellt werden
- Die dynamischen Ansichten von ArchiMate ermöglichen es Ihnen, jederzeit die Perspektive zu wechseln
- Es bietet eine Vorschlagsansicht zum schnellen Anzeigen von Daten zu Elementen
- Dieses Werkzeug zeigt das ausgewählte Modellelement und seine Beziehungen zu anderen Modellkomponenten in einem radialen Baumdiagramm an
- Mit dem Tool können Sie Ihre Leinwand nach Bedarf erstellen und ändern.
#4. Oracle SQL Developer Data Modeler
Die Datenmodellierung für die Oracle-Umgebung wird mit Hilfe des Oracle SQL Developer Data Modeler ermöglicht.
Alle Aspekte der Datenerfassung, -analyse, -verwaltung und -inferenz werden besprochen. Dabei handelt es sich um eine Software, die mehrere Datenmodellierungsaufgaben erleichtert und insgesamt die Effizienz steigert.
Eigenschaften
- Modelle unterschiedlicher Art, einschließlich relationaler, mehrdimensionaler und Datenmodelle, können erstellt und geändert werden
- Sowohl Forward- als auch Reverse-Engineering liegen im Rahmen seiner Möglichkeiten
- Das Tool fördert die Teamarbeit bei der Softwareerstellung durch die Verwaltung des Quellcodes
- Es ist eines der besten kostenlosen Datenmodellierungstools auf dem Markt und kann sowohl in lokalen als auch in Cloud-Umgebungen verwendet werden.
#5. Navicat-Datenmodellierer
Erstellen Sie ganz einfach konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle mit Navicat Data Modeler, einem leistungsstarken Datenbankdesign-Tool. Neben der Erstellung von Entitätsbeziehungsmodellen können Sie mit Navicat Data Modeler auch Forward- und Reverse Engineering durchführen, SQL-Abfragen schreiben, Modelle aus verschiedenen Datenquellen importieren, den Datentyp definieren und vieles mehr.
Eigenschaften
- Es werden mehrere Datenbankformate unterstützt. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL und MariaDB sind nur einige der Datenbanken, die mit Navicat Data Modeler funktionieren.
- Handwerkerhilfe. Um Datenmodelle zu entwerfen, zu erstellen und zu bearbeiten, ohne komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen, können Sie das Designer-Tool im Navicat Data Modeler verwenden.
- Formen von Modellen. Konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle werden in Navicat unterstützt. Um konzeptionelle Informationen in ein logisches Modell umzuwandeln, verwenden Sie das Modellkonvertierungstool.
- Umgekehrte Entwicklung. Mit Navicat können Sie bereits vorhandene Datenbankarchitekturen nutzen, um neuartige ER-Diagramme zu entwerfen. Indizes, Verknüpfungen und Eigenschaften in Datenmodellen können zum besseren Verständnis visualisiert werden.
- Eigene SQL-Code-Erstellung. Der SQL-Code zur Ausführung Ihres Datenmodells kann mit Hilfe von Navicat Data Modeler generiert werden.
- Zusammenarbeit. Durch die Kompatibilität von Navicat mit Cloud-Speicher ist es einfach, Modelldateien mit Kollegen aus der Ferne zu teilen.
Darüber hinaus gibt es kommerzielle und Community-Versionen von Navicat. Die Business-Version kostet 22.99 $ pro Monat. Ein Jahresabonnement kostet 229.99 $, während die Dauerlizenz 459 $ kostet. Nichtkommerzielle Benutzer haben die Möglichkeit, 12.99 $ pro Monat, 129.99 $ pro Jahr oder 249 $ für eine lebenslange Lizenz zu zahlen.
#6. IBM InfoSphere Data Architect
IBM InfoSphere Data Architect ist ein Datenmodellierungstool für BI und Statistiken, das den Prozess des Entwurfs von Datenintegrationen rationalisiert und beschleunigt.
Wenn es darum geht, die verschiedenen Dienste, Apps, Datenformate und Verfahren Ihres Unternehmens zu koordinieren, gehört dieses Datenmodellierungstool zu den besten auf dem Markt.
Eigenschaften
- Das Tool ermöglicht eine einfache und schnelle Programmierung.
- Möglicherweise erfahren Sie mehr über Ihre Datenbestände und nutzen dieses Wissen, um die Ausgabe zu steigern und die Startzeiten zu verkürzen.
- Es eignet sich hervorragend für Gruppenarbeit, da es Kommunikation und Harmonie fördert.
- Der Import und Export individualisierter Mappings ist möglich.
- Das Programm kann die Organisation unabhängiger Datensätze aus ihren Metadaten ableiten.
- Es ist möglich, Daten sowohl physikalisch als auch logisch zu modellieren.
- Data Studio und Query Workload Tuner sind zwei Beispiele für Produkte, die in dieses Produkt integriert werden können.
#7. PgModeler
PgModeler wurde als Datenmodellierungstool für das PostgreSQL-Datenbanksystem entwickelt; Es verfügt über eine attraktive und benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche und bietet vollständigen Zugriff auf den Quellcode des Tools.
Eigenschaften
- Akzeptiert XML-Dokumente.
- Automatische Generierung von Spalten und Einschränkungen.
- Wenn etwas schief geht, wird Ihr gesamter Fortschritt zurückgesetzt.
- Mit SQL-Skripten können Sie das Modell und die Datenbank synchron halten.
- Über die Kommandozeilenschnittstelle lassen sich Routineabläufe automatisieren.
- Zur Entwicklung von Modellen können Daten aus bereits vorhandenen Datenbanken genutzt werden.
Datenmodellierungstools für SQL Server
Viele Organisationen und Datenbankentwickler verlassen sich auf SQL Server, was ihn zu einem der beliebtesten Datenbankserver auf dem Markt macht. Mit Hilfe einer grafischen Benutzeroberfläche optimieren Datenmodellierungstools den Prozess des Datenbankentwurfs und bieten Unterstützung bei der Datenbankwartung.
Die vier besten Datenmodellierungstools zum Erstellen von SQL Server-Datenbanken werden hier detailliert beschrieben.
#1. Toad-Datenmodellierer
Toad ist eines der besten Datenmodellierungstools für SQL Server, da es eine Fülle von Automatisierungs-, Workflow- und Produktivitätsfunktionen bietet, die es ermöglichen, Datenbanken schnell und einfach zu erstellen und zu verwalten.
Sie können es auch verwenden, um Coderevisionen im Auge zu behalten, Informationen schnell abzurufen und sie in verschiedenen Formaten zu exportieren.
Toad bietet außerdem die Möglichkeit, die Unterschiede zwischen Datenbanken, Schemata und Servern zu vergleichen und aufzulisten. Mit diesem Tool sind SQL-Transaktions-Rollback, Skript- und T-SQL-Prozedurausführung sowie routinemäßige Automatisierung der Datenbankverwaltung möglich.
Darüber hinaus hilft es sogar bei der Optimierung der Leistung und der Anpassung von Abfragen.
#2. DbSchema
DbSchema ist ein robuster Datenmodellierer, der mit einer Vielzahl von Datenbanken, einschließlich SQL Server, funktioniert.
Das visuelle Entwerfen komplexer Abfragen, das automatische Generieren von SQL-Abfragen und die Ausführung mit wenigen Klicks sind mit diesem Tool, wie auch mit den anderen auf unserer Liste, möglich. Es kann Datenmodelle mit mehr als 10,000 Tabellen verwalten.
Zu den Funktionen von DbSchema gehören Datenbankverwaltung, Datenmodellspeicherung (einschließlich GIT-Dateispeicherung) und -generierung sowie Migrationsskriptgenerierung.
#3. Design
Mit Dezign können Sie Datenbanken und Datenmodelle visuell erstellen. Sogar ein Entity-Relationship-Diagramm (ERD) ist möglich.
Es ist ein effektives Werkzeug für Datenbankentwickler, das zahlreiche Modellierungsansätze unterstützt.
Es kann auch verwendet werden, um bereits vorhandene Datenbanken auszuwerten, zu dokumentieren und zu optimieren sowie Fehler bei der Datenbankerstellung zu erkennen.
#4. Erwin Datenmodellierer
Wenn es um die visuelle Datenmodellierung in SQL Server geht, ist Erwin eines der beliebtesten Tools. Darüber hinaus werden die erforderlichen SQL-Abfragen zum Aufbau Ihres Datenmodells erstellt.
Es ist vollgepackt mit Tools, die geschäftliche und technische Benutzer bei der zentralen Zusammenarbeit an Modellen unterstützen.
Erwin kann auch bei Datenbank- und Modellvergleichen behilflich sein. Datenbankschemata können verwendet werden, um Datendefinitionscode abzuleiten. Lesen Sie auch Was kann SQL für Unternehmen leisten?
Es handelt sich um ein etabliertes Produkt, das den Anforderungen der Unternehmensdaten gerecht wird. Die Datenmodellierung wird durch die Kompatibilität von Erwin mit zahlreichen CRM- und ERP-Systemen erleichtert.
#5. Vertabelo
Vertabelo ist ein Online-Datenmodellierer, der mit SQL Server und anderen beliebten Datenbanken funktioniert. Es unterstützt konzeptionelle, logische und physische Ebenen der Datenmodellierung, sodass Sie Daten auf jeder Plattform von Grund auf modellieren können. Mit den integrierten Optionen von Vertabelo für die Zusammenarbeit und den Datenaustausch können sogar umfangreiche Datenbankerstellungsprojekte durchgeführt werden.
Es optimiert die Abläufe von Anfang an, indem es die Entstehung physischer Datenmodelle und DDL-Skripte automatisiert. Zu den fantastischen Funktionen dieses Instruments gehören Forward Engineering und Reverse Engineering. Diese Auswahlmöglichkeiten erzeugen SQL-Skripte, die zum Ändern einer vorhandenen Datenbank oder zum Erstellen eines Datenmodells verwendet werden können.
Dieses Online-Tool für Entity-Relationship-Diagramme (ERD) für SQL Server zeichnet sich durch seine intuitive, aktuelle und mobilfreundliche Benutzeroberfläche (UI) aus. Crow's Foot, IDEF1X und UML sind nur einige der branchenüblichen Notationen, die im Tool enthalten sind.
Darüber hinaus prüft Vertabelo die Kompatibilität Ihres Datenmodells mit der Zieldatenbank.
Microsoft-Datenmodellierungstools
Aufgrund der weit verbreiteten Einführung von Datenbanken in der heutigen Zeit ist die Datenbankentwicklung zu einem integralen Bestandteil des Softwareentwicklungsprozesses geworden. Die Beliebtheit von Microsoft SQL Server als DBMS bei Entwicklern ist hoch und er spielt dabei eine wichtige Rolle. Daher ist ein zuverlässiger Satz von Microsoft SQL Server-Datenbankmodellierungstools unerlässlich. Hier finden Sie Datenmodellierungstools von Microsoft.
#1. Visuelles Paradigma
Die webbasierte App von Visual Paradigm erleichtert die Diagrammentwicklung und Remote-Teamarbeit. Neben SQL Server werden viele andere DBMS unterstützt. Für die Entwicklung Ihres Datenmodells stehen viele Standardnotationen (z. B. „Krähenfuß“) zur Verfügung.
Der Tabellendatensatz-Editor und der automatisierte Modelltransistor sind zwei herausragende Funktionen dieses SQL Server-Datenmodellierers. Mit dem Table Record Editor können Entwickler die Arbeit mit echten Datenbankdaten üben, indem sie Testdatensätze einfügen. Automated Model Transistor bewahrt den Verlauf und erstellt gleichzeitig logische und physische Modelle aus früheren Versionen.
Aus Ihrem physischen Modell kann Visual Paradigm DDL-Dateien für Ihre physische Datenbank erstellen. Darüber hinaus vergleicht es eine Produktionsdatenbank mit ihrem physischen Datenmodell und generiert SQL-Skripte für die Bereitstellung von Reparaturen. Wie andere gängige ERD-Programme verfügt es über Reverse Engineering.
#2. Navicat
Navicat ist ein eigenständiges Programm, das viele Plattformen unterstützt (Windows, Linux und macOS). Mit diesem SQL Server ERD-Tool können Sie Ihre Daten in drei verschiedenen Formaten modellieren, darunter IDEF1X, Crow's Foot und die Unified Modeling Language. Entwicklern stehen in Navicat auch großartige Tools zur automatischen Erstellung logischer und physikalischer Modelle zur Verfügung.
In diesem SQL Server ERD-Tool sind sowohl Backward- als auch Forward-Engineering enthalten. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB und Oracle sind nur einige der Datenbanken, die mit dem Tool arbeiten. Darüber hinaus können Sie mithilfe von Export SQL SQL-Skripte direkt aus Ihrem physischen Datenmodell generieren.
Was sind die Hauptvorteile von Datenmodellierungstools?
Datenmodellierungstools vereinfachen komplexe Softwareprozesse, indem sie sie grafisch darstellen. Im Folgenden sind nur einige der vielen Vorteile aufgeführt, die Datenmodellierungstools bieten.
- Datenmodellierungstools können verwendet werden, um die Suche nach Informationen in großen Datensätzen zu vereinfachen.
- Wenn Sie versuchen, ein kniffliges Geschäftskonzept in den Griff zu bekommen, kann eine visuelle Hilfe hilfreich sein.
- Vermeiden Sie häufige Gefahren beim Erstellen von Datenbanken und Software.
- Erhöhen Sie den Grad der Dokumentation und Standardisierung der Systemarchitektur im gesamten Unternehmen.
- Verbessern Sie die Reaktionsfähigkeit Ihres Programms und Ihrer Datenbank.
- Die unternehmensweite Datenzuordnung muss optimiert werden.
- Erleichtern Sie eine bessere wechselseitige Kommunikation zwischen Ihren Entwicklungs- und BI-Gruppen.
- Datenmodellierungstools rationalisieren und verkürzen den Zeitaufwand für den Entwurf einer Datenbank auf konzeptioneller, logischer und physischer Ebene.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bedeutung der Datenmodellierung in ihrer Fähigkeit liegt, die Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Datenelementen zu klären. Sie können damit auch Kosten und Entwicklungszeit reduzieren, die Anwendungsqualität erhöhen und Datenredundanz verwalten. Mithilfe von Datenmodellierungstools können Sie alle diese Aufgaben mit minimalem Aufwand und maximaler Effizienz erledigen.
Häufig gestellte Fragen zu Datenmodellierungstools
Ist Excel ein Datenmodell?
Ja. Datenmodelle in Excel sind spezielle Arten von Tabellen, die über gemeinsame Spalten oder Zeilen Verbindungen zwischen vielen Tabellen herstellen. Außerdem kombiniert das Datenmodell mehrere Tabellen und Daten aus anderen Blättern oder Quellen in einer einzigen Tabelle mit Zugriff auf alle Daten der Tabellen.
Wie modellieren wir Daten?
Es gibt verschiedene Arten von Datenmodellen. Der erste Schritt besteht darin, Stakeholder und Endbenutzer nach Informationen zu Geschäftsanforderungen zu befragen. Um ein funktionsfähiges Datenbankdesign zu erstellen, müssen diese Geschäftsprinzipien in Datenstrukturen interpretiert werden.
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